Wie wird das Wetter? Für Betreiber von Photovoltaikanlagen ist das kein Smalltalk sondern Produktionsplanung. Denn eine exakte Prognose von Sonneneinstrahlung und Wolkenverhalten ist zentral für die zu erwartende Stromerzeugung, den Energiehandel und den sicheren Betrieb von Stromnetzen.

Das Projekt NeuRaSat verbessert die Genauigkeit von Einstrahlungsprognosen durch hoch aufgelöste Satellitendaten. Dabei fließen insbesondere Wolkenposition und -dichte, Wassergehalt der Atmosphäre, Wärme- und Windinformatik in die KI-Modelle ein. Hierbei kommen Verfahren aus der Bilderkennung und Videoverarbeitung zum Einsatz. Im Ergebnis werden räumliche und zeitliche Veränderungen in der Zukunft modelliert. Daraus lässt sich die zu erwartende Sonneneinstrahlung auf die PV-Anlagen und damit die Stromerzeugung exakter vorhersagen.

Das Projekt ist interessant für:

Netzbetreiber, Prognosedienstleister, Direktvermarkter, Meteorologische Dienstleister und Forschungseinrichtungen

Dr. Lukas Pauscher

Projektleiter

Fraunhofer IEE

+49 (0) 561 7294-475

Ziele

  • Verbesserung der Einstrahlungsprognose auf kurzen Zeithorizonten (wenige Stunden) 
  • Vorhersage von Wolkenbewegung und Wolkenbildung und -auflösung 
  • Kombination verschiedener Machine-Learning Ansätze mit physikalischen Modellen wie Optical Flow 
  • Entwicklung einer effizienten Datapipeline zur effizienten Verarbeitung von raumzeitliche Informationen in Satelliten  

Methoden

  • Convolutional Neural Networks 
  • (Axial) Self-Attention 
  • Optical Flow/Cloud Motion Vectors 

Projektpartner

Fraunhofer IEE

Projektmitarbeiter: Dr. Lukas Pauscher, René Heinrich, David Geiger, Dr. Garrett Good, Phileas Vöcking

Deutscher Wetterdienst, Amprion, Tennet TSO, 50Hertz Transmission, TransnetBW, Westnetz, Netze BW, EnBW und Enercon

Das Projekt NeuRaSat ist eng mit den Forschungsaktivitäten im Projekt GridCast des Fraunhofer IEE verknüpft. Projektpartner für GridCast sind der Deutscher Wetterdienst, Amprion, Tennet TSO, 50Hertz Transmission, TransnetBW, Westnetz, Netze BW, EnBW und Enercon. 

Projektlaufzeit

Oktober 2020 – April 2021

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Probabilistische Netzzustandsprognosen: Entscheidung vereinfacht
NeuRaSatGNN4PG
Graph Neural Networks for Power Grids